Omnichannel-Datenintegration von Kundendaten

Omnichannel-Datenintegration von Kundendaten

Omnichannel-Datenintegration von Kundendaten

Erstellung eines geeigneten Datenmodells zur Optimierung und Analyse von personalisiertem und ​kanalübergreifendem Marketing.

Ermöglichung einer stärkeren Personalisierung bei der Kundenansprache 

!

Optimierung interner Prozesse 

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Basis für ein erfolgreiches Omnichannel-Marketing

Herausforderung

Ein Anbieter aus der Energiebranche möchte seinen Kunden personalisierten Content anbieten und dabei kanalübergreifende Informationen verwenden. Die Customer Journey soll in einem Datenmodell optimal abgebildet werden, um mit den darauf aufbauenden Analysen interne Prozesse zu optimieren. 

Lösung

Das eingesetzte Tool des Kunden wird evaluiert hinsichtlich der gesammelten Daten und der Möglichkeit des Datenexportes. Anschließend wird ein optimiertes Datenmodell auf Grundlage des eingesetzten Tools entwickelt. Außerdem wird derDatenexport in ein Data-Warehouse wird definiert. 

Ergebnis

Das eingesetzte Tool sammelt alle relevanten Daten. Anschließend werden die gesammelten Daten in einem optimierten Datenmodell abgebildet. Der Datenexport ist erfolgreich implementiert. 

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Unsere Case Studies

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Smart Kochen mit Thermomix

Smart Kochen mit dem Thermomix

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Whitepaper

Mit unseren Whitepapern, Case Studies und Studien erfahren Sie mehr über den Einsatz von Data & AI in Ihrer Branche.

Prognose der Nachfrage nach Regelenergie für den Energiehandel

Prognose der Nachfrage nach Regelenergie für den Energiehandel

Prognose der Nachfrage nach Regelenergie für den Energiehandel

Anhand von historischen Daten und Prognosen aus dem Energiesektor soll das Saldo der physikalischen Regelenergieabrufe 
im deutschen Netzregelverbund (NRV) prognostiziert werden.

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Identifizierung des Vorzeichens des Saldos mit einer Güte von 83% für positive Saldi

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Signifikante Verbesserung der absoluten Abweichung im Vergleich zum simplem Fortschreiben

Walkforward-Modell, das sich stetig durch neue Daten verbessert

Herausforderung

Ein Energiedienstleister möchte ein Machine Learning Modell zur Prognose des positiven oder negativen Saldos der Regelenergie im Netzregionalverbund (NRV) entwickeln. Ziel ist es, auf dem volatilen Strommarkt effizienter handeln zu können.

Lösung

Zahlreiche Datenquellen werden bereinigt und in ein einheitliches Zeitreihenformat zusammengeführt. Eine visuelle und datenbasierte Exploration von Korrelationen und möglichen Einflussfaktoren wird durchgeführt. Anschließend werden mehrere Regressions- und Klassifikationsmodelle zur Vorhersage des Saldos bzw. dessen Vorzeichen sowie Anwendung eines zweistufigen Ensemblemodells erstellt. 

Ergebnis

Es gibt den Prototyp eines Prognosemodells, das darauf ausgerichtet ist, mit aktuell verfügbaren Daten, den Saldo der Regelenergie in 15 Minuten vorherzusagen. Dadurch kann sich der Stromproduzent auf dem Markt besser positionieren. 

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Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Entwicklung einer Predictive Maintenance Strategie für die Daten- und IT-Infrastruktur

Entwicklung einer Predictive Maintenance Strategie für die Daten- und IT-Infrastruktur

Entwicklung einer Predictive-Maintenance-Strategie für die Daten- und IT-Infrastruktur

Entwicklung eines datengetriebenen und zustandsorientierten Instandhaltungsprozess, der über 5 Mio. €   jährliches Einsparpotenzial identifiziert

Effizientere Instandhaltung zeigt Einsparpotential von 5 Mio.€ jährlich

Die prototypische Applikation schafft Transparenz über historische Instandhaltungen

Datenstrategie und Plattformarchitektur für AI

Herausforderung

Ein DAX-notierter Energieversorger möchte eine datengeeignete IT und Businessarchitektur aufsetzen. Weiterhin sollen Instandhaltungskosten seiner Anlagen reduziert und exemplarisch an der Komponente LuVo (Luftvorwärmer) die Machbarkeit nachgewiesen werden

Lösung

Im [at] Architektur- und Roadmap-Workshop wird die Technologie und Datenbasis festgelegt. Anschließend erfolgt die Exploration der vorhandenen Datenquellen und Überprüfung identifizierter Anforderungen. Es wird eine holistische Prozess– und Datensicht der IT- und PDV-Systeme entwickelt. Ein datenerzeugender  Instandhaltungsprozesses wird konzipiert und der Business Case entwickelt. 

Ergebnis

Die Architektur und Daten–Strategie ist vom konkreten Bedarf der Use-Case Anforderungen abgeleitet. Eine prototypische Predictive Maintenance App zur Planung sowie ein interaktiver Prozess-Click-Dummy sind erstellt. Eine Anforderungsanalyse samt Business Case zur Datenerhebung liegt ebenfalls vor. 

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Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

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Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

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Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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Migration von On-Premise zur Azure Cloud

Migration von On-Premise zur Azure Cloud

Migration von On-Premise zur Azure Cloud

Entwicklung eines REST API Services in Azure zur konzernspezifischen Neukundenbewertung 
anhand von internen- und Auskunftei-Daten 

Moderne, ausfallsicherere Infrastruktur

Das interne Analytics-Team ist befähigt, den Bonitätsservice selbstständig weiterzuentwickeln

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Die entwickelte Rest API kann als Template für weitere Use Cases verwendet werden.

Herausforderung

Ein Energieversorgungsunternehmen migriert einen Großteil seiner Infrastruktur in die Cloud. Die bisher verwendete On-Premise Bonitätsprüfung (R, C#) soll durch einen neuen Service (Azure, Python) abgelöst werden. Dabei müssen erhöhte Sicherheitsbestimmungen auf Grund von höchst sensiblen Daten eingehalten werden. 

Lösung

Es erfolgt eine Abstimmung mit der Rechtsabteilung bezüglich spezifischer DSGVO-Richtlinien sowie der Integration zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen zur Speicherung von sensiblen, personenbezogenen Daten in der Cloud. Anschließend wird eine REST API mit integrierter Datenaufbereitung, Modelltraining und Realtime-Scoring, sowie Logging aller Anfragen entiwckelt. Die Datenpipeline wird in die Azure-Infrastruktur integriert.

Ergebnis

Der API Bonitätsservices wird produktivgesetzt. Die interne Bonitätsprüfung kann als Service konzernweit und markenübergreifend genutzt werden.

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Modellierung eines Quality Management System

Modellierung eines Quality Management System

Modellierung eines Quality Management System

Identifikation von Ansätzen zur verbesserten Bunkermodellierung und präziseren Vorhersage der geförderten Qualität des Energieträgers.

Repository an technischen, prozessbedingten und analytischen Ansätzen

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Nächste Schritte zur Verbesserung der Qualitätsprognose identifiziert

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Fachübergreifendes Verständnis über Use Case und Begrifflichkeiten

Herausforderung

Ein Energieversorger benötigt am Kraftwerk präzisere Vorhersagen der Qualität seines Energieträgers. Als wichtige Fehlerquelle wurde die bestehende Prozessmodellierung der Bunkeranlagen identifiziert. Es herrscht Unklarheit, welche Schritte zur Verbesserung der Qualitätsprognose nötig sind. 

Lösung

Es wird ein interdisziplinärer Workshop mit fachlichen Experten des Kunden und Data Scientists von [at] zur Identifikation von Lösungsansätzen durchgeführt. Gemeinsam wird ein Verständnis bezüglich der Fragestellung und der Fachbegriffe aus den einzelnen Disziplinen erarbeitet. 

Ergebnis

Er gibt ein fachübergreifendes Verständnis des Use Cases und damit verbundener Termini (z.B. „Modell“). Eine priorisierter Liste an technischen, prozessbedingten und analytischen Lösungsmöglichkeiten liegt vor. Der Kunde hat somit eine umfassende Entscheidungsgrundlage über die nächste Schritte zur Erreichung der Use-Case Ziele. 

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